A review of methods and data to determine raw material criticality
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of the criticality of raw materials allows the identification of the likelihood of a supply disruption of a material and the vulnerability of a system (e.g. a national economy, technology, or company) to this disruption. Inconclusive outcomes of various studies suggest that criticality assessments would benefit from the identification of best practices. To prepare the field for such guidance, this paper aims to clarify the mechanisms that affect methodological choices which influence the results of a study. This is achieved via literature review and round table discussions among international experts. The paper demonstrates that criticality studies are divergent in the system under study, the anticipated risk, the purpose of the study, and material selection. These differences in goal and scope naturally result in different choices regarding indicator selection, the required level of aggregation as well as the subsequent choice of aggregation method, and the need for a threshold value. However, this link is often weak, which suggests a lack of understanding of cause-and-effect mechanisms of indicators and outcomes. Data availability is a key factor that limits the evaluation of criticality. Furthermore, data quality, including both data uncertainty and data representativeness, is rarely addressed in the interpretation and communication of results. Clear guidance in the formulation of goals and scopes of criticality studies, the selection of adequate indicators and aggregation methods, and the interpretation of the outcomes, are important initial steps in improving the quality of criticality assessments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».